超超人儿-优快云博客

原创机器学习面试：为什么高斯核能够拟合无穷维度?

高斯核能够拟合无穷维度的特性源于其隐式特征映射的能力，使得在高维空间中能够更好地捕捉数据的复杂结构。：高斯核通过将数据点映射到一个无穷维的特征空间，使得即使在原始空间中线性不可分的数据，在高维空间中可能是线性可分的。实际上，随着输入样本之间的距离减小，核函数的输出值趋近于1，这意味着在无穷维空间中，样本之间的相似性可以被更好地捕捉。高斯核的一个重要特性是它能够在无穷维度的特征空间中进行有效的映射。在实际应用中，可以根据数据的特性、任务的需求以及对模型的控制，选择合适的决策树算法，以提升模型的效能和效率。

2024-09-07 09:30:00 671

原创机器学习面试：请介绍下ID3,C4.5和CART三种决策树的区别

它不仅能够处理分类问题，还可以处理连续属性，支持缺失值和属性的剪枝。：C4.5不再使用信息增益，而是使用增益率来选择划分特征，避免了ID3对具有很多取值的属性偏好的问题。：ID3通过计算每个特征的信息增益来选择最优的划分属性，选择信息增益最大的特征作为当前节点进行分裂。：ID3无法处理树的剪枝，容易导致过拟合，特别是在训练集小或特征较多时。：对噪声敏感，易过拟合，无法处理连续属性，生成的树通常较大。：能够处理较大的数据集，鲁棒性强，适用性广泛，支持回归分析。：可以处理连续和分类特征，支持缺失值的处理。

2024-09-07 09:15:00 631

原创机器学习面试：SVM为什么使用对偶函数求解？

在实际开发中，理解对偶问题的性质及其在 SVM 中的应用可以帮助开发者构建更高效、更准确的分类模型。支持向量机（SVM）在求解过程中使用对偶函数的原因主要与优化问题的性质、计算效率以及模型的泛化能力有关。：在某些条件下（例如，原始问题是凸的且约束条件是线性的），原始问题和对偶问题的最优解是相等的。：在应用 SVM 之前，进行数据的标准化或归一化，以提高模型的收敛速度和稳定性。：在使用核函数时，确保对核函数的参数进行调优，以获得最佳的模型性能。：对偶问题的解直接与支持向量相关，只有那些非零的。

2024-09-06 09:30:00 525

原创机器学习面试：SVM为什么使用对偶函数求解?

在实际开发中，理解对偶问题的性质及其在 SVM 中的应用可以帮助开发者构建更高效、更准确的分类模型。支持向量机（SVM）在求解过程中使用对偶函数的原因主要与优化问题的性质、计算效率以及模型的泛化能力有关。：在某些条件下（例如，原始问题是凸的且约束条件是线性的），原始问题和对偶问题的最优解是相等的。：在应用 SVM 之前，进行数据的标准化或归一化，以提高模型的收敛速度和稳定性。：在使用核函数时，确保对核函数的参数进行调优，以获得最佳的模型性能。：对偶问题的解直接与支持向量相关，只有那些非零的。

2024-09-06 09:29:20 878

原创机器学习面试：请介绍下核函数的作用

核函数的主要作用是将数据从原始特征空间映射到更高维的特征空间，以便于在这个高维空间中找到一个更复杂的决策边界。例如，使用 RBF 核函数可以将数据映射到无限维的空间，使得即使在原始空间中数据分布复杂，也能找到一个合适的超平面进行分类。：不同类型的核函数（如线性核、多项式核、RBF 核等）提供了灵活性，允许开发者根据数据的特性选择最合适的核函数。核函数是一种数学函数，能够计算两个样本在高维特征空间中的内积，而无需显式地进行高维映射。：通过核函数，我们无需显式计算高维特征的坐标，只需计算原始特征空间中的内积。

2024-09-06 09:15:00 584

原创机器学习面试：请介绍下SVM核函数的选择

核函数在 SVM 中起着至关重要的作用，因为它允许 SVM 在高维空间中进行分类，而无需明确地计算高维特征。理解不同核函数的特性及其适用场景，结合数据的具体情况进行选择，可以显著提高模型的效果。在实际开发中，通过实验和调优来找到最优的核函数和参数组合是常见的做法。：对于 RBF 和多项式核，确保对特征进行标准化或归一化，以提高模型的性能和稳定性。复杂的核函数（如 RBF 和多项式核）可能导致过拟合，尤其是在数据量较小的情况下。：在选择核函数时，考虑模型的可解释性，线性核通常更容易解释。

2024-09-05 09:15:00 747

原创机器学习面试：请介绍下什么是SVM的损失函数?

在训练 SVM 时，损失函数用于衡量模型预测与真实标签之间的差异，从而指导模型的优化。SVM 的损失函数是模型训练的核心，选择合适的损失函数和参数对于构建高性能的分类模型至关重要。理解硬间隔损失和软间隔损失的区别，以及如何优化损失函数，可以帮助开发者在实际应用中更好地应用 SVM。：硬间隔损失旨在找到一个最大化间隔的超平面，使得所有样本点都在超平面的一侧，并且距离超平面至少为 1。：由于 SVM 的损失函数是凸的，可以使用二次规划（QP）等方法进行优化。是正则化参数，控制间隔的宽度和分类错误的惩罚。

2024-09-05 09:15:00 593

原创机器学习面试：请介绍下核函数的种类和应用场景

核函数（Kernel Function）是支持向量机（SVM）和其他机器学习算法中非常重要的概念，主要用于将数据从原始空间映射到高维特征空间，以便在高维空间中进行线性分割。在实际开发中，通常需要根据数据的特性和问题的需求来选择合适的核函数，以达到最佳的分类或回归效果。：在某些降维方法（如核主成分分析，Kernel PCA）中，核函数用于将数据映射到高维空间，以便提取更具判别性的特征。：主要用于某些特定的分类任务，但在实际应用中不如其他核函数常用，通常用于神经网络模型的支持向量机。是高斯核的宽度参数。

2024-09-04 09:00:00 566

原创前端面试：分类算法列一下有多少种应用场景?

作为机器学习算法开发工程师，在实际开发中，选择合适的分类算法和特征工程方法是实现高性能分类模型的关键。：使用卷积神经网络（CNN）对图像中的物体进行分类，如人脸识别、动物识别等。：根据用户行为和偏好对内容进行分类，提供个性化推荐（如电影、音乐、商品等）。：将用户的语音输入分类为不同的命令或意图，用于智能助手和语音控制系统。：根据患者的症状和历史病历对疾病进行分类，如糖尿病、心脏病等。：根据购买行为和偏好对客户进行分类，以制定有针对性的营销策略。：对社交媒体用户的行为进行分类，识别潜在的影响者或特定群体。

2024-09-04 09:00:00 584

原创机器学习面试：LR和线性回归的区别是什么？

在机器学习和统计学中，逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）和线性回归（Linear Regression）是两种常用的回归分析方法，它们在目的、输出、应用场景等方面有显著的区别。：逻辑回归的输出是一个概率值，通常在0到1之间，表示某个类别的概率。：适用于需要进行分类的场景，尤其是在处理二分类问题时，如医疗诊断（病与不病）、信用评分（好与坏）等。：假设输入特征与输出之间的关系是线性的，但在概率空间中是通过逻辑函数（sigmoid函数）来建模的。：假设输入特征与输出之间存在线性关系。

2024-09-03 09:15:00 569

原创机器学习面试：生成模型和判别模型基本形式有哪些？

在机器学习中，生成模型（Generative Models）和判别模型（Discriminative Models）是两类重要的模型类型，它们在建模思路、基本形式和应用场景上有显著的区别。在选择生成模型或判别模型时，应依据具体的应用需求和数据特征进行选择。生成模型适合用于生成新样本和建模复杂分布，而判别模型则更适合于明确的分类任务和实际决策。通过两个网络（生成器和判别器）之间的对抗训练生成新的数据样本，学习数据的生成分布。生成模型：重点关注数据生成的过程，能够生成新样本。它们用于直接分类决策。

2024-09-03 09:15:00 498

原创机器学习面试：请介绍下LR的损失函数？

在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression, LR）是一种广泛使用的分类算法，尤其适用于二分类问题。逻辑回归的损失函数主要是用来衡量模型预测值与真实值之间的差距。逻辑回归的损失函数（交叉熵损失）是其核心部分，直接影响模型的训练效果和预测性能。在日常开发工作中，合理设计和调整损失函数，可以显著提升模型的表现。：当模型的预测概率与真实标签相差较大时，损失值会显著增大，从而对模型参数的更新产生更大的影响。：损失函数的值总是非负的，且只有在模型的预测完全正确时，损失才为0。

2024-09-02 09:15:00 811

原创深度学习资料集合

此外，课程还会通过实际案例和项目，如图像分类、文本处理等，帮助学生掌握使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行实际项目开发的技能。这门课程提供一个全面的架构，涵盖人工智能的多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习和数据处理等。该课程专注于深度学习在推荐系统上的应用，旨在帮助学生掌握推荐系统的设计和实现技巧。课程内容通常包括推荐系统的基本原理、协同过滤、内容推荐、深度学习在推荐系统中的应用（如使用神经网络进行用户画像和物品特征建模）等。深度学习推荐系统实战。

2024-09-02 09:00:00 3248

原创机器学习面试：如果数据有问题，怎么处理？

通过对数据缺失、异常值、不平衡、特征选择、噪声等问题的有效处理，可以显著提高模型的性能和可靠性。在机器学习的开发过程中，数据质量是模型性能的关键因素。如果数据存在问题，可能会导致模型的训练效果不佳、泛化能力差，甚至无法收敛。通过异常值检测，可以识别并处理这些数据，以提高模型的准确性。在训练神经网络时，特征的尺度差异可能会影响模型的收敛速度。：对特征进行标准化、归一化、对数变换等，以提高模型的收敛速度和稳定性。：在模型训练时调整损失函数的权重，使得模型对少数类的预测更加敏感。

2024-09-01 10:00:00 981

原创机器学习面试：请介绍下分层抽样的适用范围？

在客户满意度调查中，如果客户群体分为不同的年龄段或地区，使用分层抽样可以确保每个年龄段或地区的客户都有适当的样本，以便更准确地分析各群体的满意度。在市场研究中，若要评估某产品在不同地区的市场接受度，使用分层抽样可以确保每个地区的样本能够反映该地区的真实情况，从而提高市场策略的制定精度。在网站优化中，若要测试新功能对不同用户群体的影响，可以采用分层抽样，确保新用户和老用户各自的样本量相等，以便更好地理解功能的影响。：在进行平均值、比例等统计量的估计时，分层抽样可以减少抽样误差，提高估计的精度。

2024-09-01 10:00:00 774

原创机器学习面试：SVM使用对偶计算的目的是什么，如何推出来的？

通过对偶化，SVM的优化问题从原始的最小化问题转化为最大化问题，简化了求解过程，并使得我们能够利用核函数处理非线性问题。在对偶问题中，目标函数和约束条件涉及的主要是样本点之间的内积，这使得我们可以利用核技巧（Kernel Trick）来处理非线性可分的数据。的二次函数），同时满足约束条件。而通过对偶化，我们可以将问题转化为一个关于拉格朗日乘子（对偶变量）的优化问题，通常这个问题在低维空间中更容易处理。原始问题中的约束条件通过拉格朗日乘子引入后，可以将约束问题转化为无约束优化问题，简化了求解过程。

2024-08-31 10:00:00 620

原创机器学习面试：SVM的物理意义是什么？

例如，在图像分类任务中，我们可能需要选择合适的特征（如边缘、纹理等）来确保超平面能够有效分隔不同类别的图像。物理上，支持向量可以看作是“边界”的定义者，任何对这些点的微小变化都可能导致决策边界的改变。通过最大化间隔，SVM在一定程度上降低了过拟合的风险，确保模型在未见数据上的表现更好。SVM的物理意义主要体现在其几何构造、支持向量的定义、统计学习的原则以及优化方法的应用上。在SVM中，目标是找到一个最优的超平面（hyperplane），该超平面能够将不同类别的数据点分开。是法向量，决定了超平面的方向，

2024-08-31 10:00:00 404

原创机器学习面试：请介绍下SVM的作用和基本实现原理？

支持向量机是一种强大的分类和回归工具，尤其适合高维和复杂决策边界的问题。在实际开发中，选择合适的核函数和调节超参数（如C和γ）是优化SVM模型性能的关键。最大化间隔可以提高模型的泛化能力。：SVM的训练过程可以被视为一个优化问题，旨在最小化目标函数，同时满足约束条件。SVM的目标是找到一个超平面，使得不同类别的数据点尽可能远离这个超平面。：SVM可以通过核函数（kernel function）将数据映射到高维空间，从而处理非线性可分的数据。：除了分类，SVM也可以用于回归分析，称为支持向量回归（SVR）。

2024-08-30 10:00:00 540

原创机器学习面试：请介绍下SVM的硬间隔和软间隔表达式

在支持向量机（SVM）的开发中，硬间隔（Hard Margin）和软间隔（Soft Margin）是两个重要的概念，它们用于处理不同类型的数据集，尤其是在面对噪声和重叠类别时。：硬间隔SVM适用于线性可分的数据集。在这种情况下，SVM试图找到一个超平面，使得所有样本点都被正确分类，并且与超平面的最小距离（间隔）最大化。适用于线性不可分的数据集，允许一些样本点被错误分类，以提高模型的泛化能力。是每个样本点的偏差，表示样本点距离超平面的距离。这样，样本点可以在超平面的一侧或错误的一侧，且错误的程度由。

2024-08-30 10:00:00 650

原创机器学习面试：朴素贝叶斯（naive Bayes）法的要求是什么？

在开发过程中，理解其假设和要求，并根据数据特点进行适当的预处理和特征选择，可以显著提升模型的性能。这意味着在给定类别的条件下，某一特征的出现与其他特征的出现是无关的。：在某些情况下，特征之间可能存在一定的相关性，这可能会影响模型的性能。因此，确保有足够的样本量对于训练一个有效的模型是重要的。：确保数据没有噪声和缺失值，特别是在文本分类任务中，清洗文本数据（去除停用词、标点符号等）是非常重要的。：需要有足够的带标签的数据进行训练，以便模型能够学习到特征与类别之间的关系。

2024-08-29 10:00:00 323

原创机器学习面试：训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？

例如，如果一个数据集中90%的样本属于类别A，10%的样本属于类别B，即使模型只预测所有样本为类别A，它的准确率也可以达到90%。在类别不均衡的情况下，准确率是最不可靠的指标，而精确率、召回率和F1-score等指标可以更好地反映模型在少数类上的表现。在处理不均衡类别的训练集时，模型的性能往往会受到影响，特别是在类别不均衡的情况下，一些性能指标可能会变得不准确。在类别不均衡的情况下，精确率仍然是一个重要的指标，尤其是在对假阳性（将负类预测为正类）敏感的场景中。它能够帮助识别模型在哪些类别上表现不佳。

2024-08-29 10:00:00 335

原创机器学习面试：监督学习和无监督学习的区别是什么

在日常开发工作中，选择使用监督学习还是无监督学习通常取决于可用数据的类型和具体任务的需求。每个输入数据都有一个对应的输出（标签），算法通过学习输入与输出之间的关系来进行预测。：包括聚类（如K-means、层次聚类）、降维（如主成分分析PCA、t-SNE）、关联规则学习等。：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。：给定一组带标签的图像数据，训练模型以识别图像中的物体类别（如猫、狗）。：通过学习输入特征与输出标签之间的映射关系，来预测未见数据的标签。

2024-08-28 10:00:00 430

原创机器学习面试：请介绍下机器学习中的距离计算方法?

在机器学习的日常开发中，选择合适的距离计算方法对于模型的性能至关重要。不同的距离度量适用于不同类型的数据和任务，因此在实际应用中，应根据数据特性和具体需求进行选择。例如，在处理文本数据时，余弦相似度通常更为有效，而在图像处理或数值型数据中，欧几里得距离可能更为合适。：适用于高维空间，尤其是在某些特征之间的变化不均匀时（如分类问题中的特征选择）。：欧几里得距离是最常用的距离计算方法，表示在多维空间中两点之间的直线距离。：曼哈顿距离又称城市街区距离，计算两点之间沿坐标轴的绝对距离之和。控制距离的计算方式。

2024-08-28 10:00:00 376

原创机器学习面试：SVM中什么时候用线性核什么时候用高斯核?

当数据在特征空间中不是线性可分的时，高斯核能够通过隐式地将数据映射到更高维的空间，从而找到一个非线性决策边界。：在特征选择和工程方面，尝试不同的特征组合和变换，可能会使数据变得线性可分，从而可以使用线性核。：当数据在特征空间中是线性可分的时，使用线性核是最合适的选择。在日常开发中，通常会先尝试线性核，如果模型的性能不佳，再考虑使用高斯核或其他核函数。：当特征是稀疏的（例如使用One-Hot编码的分类特征），线性核通常表现良好。监控模型的训练时间和内存使用，特别是在处理大规模数据集时，线性核通常更具优势。

2024-08-27 10:00:00 645

原创机器学习面试：什么是支持向量机,SVM与LR的区别是什么?

SVM的核心思想是寻找一个超平面（hyperplane），该超平面能够最大程度地分割不同类别的数据。在日常开发中，选择SVM还是LR取决于具体问题的性质、数据的特征、可用计算资源以及模型解释性的需求。在模型开发过程中，可以利用交叉验证等方法对不同算法进行评估，从而选择最适合当前任务的模型。：SVM可以使用内核函数（如线性核、RBF核等）将数据映射到高维空间，从而能够处理非线性可分的问题。：SVM通过最大化决策边界到最近数据点（支持向量）的距离，来增强模型的抗噪声能力。需要较强的分类性能和较好的泛化能力。

2024-08-27 10:00:00 429

原创人工智能学习资料集合

本书可以说是最好的零基础入门机器学习的书籍，该书包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。该书内容比较全面，涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、

2024-08-26 10:00:00 4142 1

原创机器学习面试：逻辑回归怎么实现多分类？

逻辑回归可以通过一对多方法或软最大回归来实现多分类。在日常开发中，Scikit-learn库提供了简洁的API，使得实现多分类逻辑回归变得相对简单和高效。逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，通常用于二分类问题。然而，通过一些扩展和修改，我们可以将逻辑回归应用于多分类问题。在一对多方法中，我们为每个类别训练一个二分类器。最后，在预测时，选择概率最高的分类器作为最终的预测类别。与一对多方法不同，软最大回归一次性处理所有类别，使用一个模型来预测每个类别的概率。

2024-08-26 10:00:00 672

2401_86756763的博客